Negli ultimi tempi si parla sempre di più di intelligenza artificiale, spesso immaginata come un robot virtuale in grado di comunicare con gli utenti tramite una chat. Ma cos’è esattamente l’IA? E come vengono chiamate quelle informazioni fornite dall’utente per ottenere delle risposte?
L’IA: verso una simulazione del ragionamento umano oltre le regole fisse
L’IA è un sistema autonomo o semi-autonomo che combina componenti hardware e software. A differenza dei tradizionali software, che seguono regole predefinite e richiedono istruzioni esplicite per ogni nuova funzione, l’IA è in grado di apprendere dai dati e di adattarsi a situazioni nuove. Questo processo, noto come apprendimento automatico (Machine Learning, ML), consente ai sistemi di migliorare le proprie prestazioni nel tempo, riducendo la necessità di una programmazione dettagliata per ogni azione. Si distingue dall’IA simbolica, basata su regole fisse e conoscenze strutturate, in cui ogni dato viene integrato rigidamente nel sistema.
L’autonomia e l’adattabilità dell’IA generativa attraverso l’apprendimento automatico
Nell’ambito del Machine Learning, un ruolo sempre più rilevante è ricoperto dall’intelligenza artificiale generativa. A differenza dei consueti modelli IA che si concentrano sull’analisi dei dati e sulle previsioni, l’IA generativa è in grado di creare contenuti nuovi basandosi su ciò che ha appreso durante la fase di addestramento. Questo è possibile grazie all’utilizzo di reti neurali profonde, pre-addestrate su grandi quantità di dati per produrre risultati coerenti con il contesto. Con l’integrazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM), l’IA generativa è in grado di rispondere a una vasta gamma di richieste, generando immagini, video, musica, testi e traduzioni. Questi sistemi sono accessibili tramite interfacce online, che permettono agli utenti di interagire semplicemente scrivendo su una chat, senza necessità di conoscenze tecniche avanzate. I modelli LLM creano una risposta basandosi su ciò che hanno appreso dai dati con cui sono stati precedentemente addestrati. Occorre specificare che l’addestramento si divide in due fasi principali: un pre-addestramento (Pre-training) durante il quale gli sviluppatori forniscono grandi quantità di dati testuali o multimediali al sistema, affinché incorpori le strutture linguistiche e i concetti generali, senza supervisione diretta. La seconda fase, ovvero la messa a punto (Fine-tuning), consiste nell’affinamento del modello attraverso dati specifici e supervisionati, per migliorarne l’accuratezza e l’affidabilità. In alcuni casi, gli sviluppatori utilizzano anche tecniche (come il Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), in cui il modello viene migliorato sulla base delle valutazioni degli utenti o degli annotatori. Tuttavia, non tutte le interazioni delle persone che interagiscono con l’IA influenzano direttamente il modello. Infatti, esso viene migliorato attraverso aggiornamenti periodici che possono includere i feedback umani. Il processo di ottimizzazione è in continua evoluzione, rendendo l’IA sempre più precisa e versatile grazie all’assimilazione di dati raffinati selezionati dagli sviluppatori.
Il prompt: la chiave per interagire al meglio con l’IA generativa
Ciò che si scrive nella chat è chiamato prompt, un’istruzione (input) che indica all’IA cosa generare. Le risposte (output) dell’IA vengono create in base alla struttura delle richieste: ciò significa che un prompt ben scritto aumenta le possibilità di ottenere risultati ottimali. Un prompt efficiente deve essere chiaro, specifico e dettagliato, in modo che possa guidare l’IA nella generazione della risposta desiderata. È importante stabilire l’obiettivo e adattare il linguaggio al contesto. Ad esempio, se si vuole ottenere una risposta tecnica è consigliabile utilizzare termini specifici e settoriali, mentre per risposte semplici è preferibile un linguaggio che non contenga tecnicismi. Le risposte delle IA spesso tendono ad essere prolisse e ridondanti, per questo la chiarezza svolge un ruolo cruciale nella scrittura del prompt, cioè occorre stabilire precisamente ciò che si vuole intendere, attraverso l’uso di parole chiave, e omettendo quelle che si allontanano dall’obiettivo principale e che potrebbero risultare dispersive. Attraverso questa tecnica, l’IA si focalizzerà sulle parole chiave enfatizzate. Anche la struttura grammaticale nel suo complesso e la disposizione dei termini svolgono un ruolo specifico, poiché determinano l’organizzazione delle idee all’interno della frase, influendo sull’enfasi delle parole. La struttura logica e coerente delle frasi, che rispecchia la sequenza naturale delle informazioni, è altrettanto importante per evitare ambiguità e digressioni.
Le diverse tipologie di prompt
I prompt possono essere:
- Aperti: vengono ideati per stimolare la creatività dell’IA, lasciando spazio all’interpretazione e a risposte meno vincolate.
- Chiusi: definiscono chiaramente l’output desiderato attraverso istruzioni dettagliate e precise.
- Contestuali: incorporano specifici dettagli di stile, come il tono e il linguaggio, per ottenere risposte più coerenti con il contesto.
Sulla base di queste categorie, i prompt si suddividono ulteriormente in prompt di base e prompt avanzati.
Prompt di base
I prompt di base sono quelli usati comunemente e non richiedono ragionamenti particolarmente complessi. Comprendono:
- Il prompt informativo: chiede all’IA di spiegare un argomento specifico.
- Istruttivo: fornisce istruzioni dettagliate per svolgere un compito.
- Creativo: consiste nello stimolare l’IA a creare contenuti originali e artistici.
- Prompt di completamento: propone una frase incompiuta, affinché venga completata coerentemente dall’IA.
- Comparativo: richiede un confronto tra due o più elementi.
- Riassuntivo: chiede sintetizzare un testo o un argomento.
- Prompt di traduzione: chiede di tradurre qualcosa in un’altra lingua.
- Prompt di codifica: richiede la creazione o la correzione di un codice informatico.
Prompt avanzati
I prompt avanzati richiedono logica avanzata e ragionamenti più complessi. Comprendono:
- Il prompt di simulazione: chiede all’IA di interpretare un ruolo e rispondere come se fosse un esperto o un personaggio fittizio.
- Analitico: chiede di effettuare un’analisi dettagliata su un argomento.
- Interattivo: stimola una conversazione con l’IA.
- Visivo: richiede di generare immagini o descrizioni visive.
- Prompt di estrazione: richiede di estrarre informazioni specifiche in un testo.
- Prompt di classificazione: richiede di categorizzare un testo o dei dati.
- Prompt di riformulazione: chiede di scrivere un testo in altre parole.
- Brainstorming: attraverso questo prompt, si richiede all’IA di generare delle idee su un argomento o sulla risoluzione di un problema.
- Chain of Thought: questa tecnica di prompting avanzata guida l’IA a scomporre un problema complesso attraverso una sequenza logica di passaggi.
I prompt possono essere scritti anche attraverso delle domande aperte o chiuse. Le domande aperte (Open Ended QA) stimolano l’IA a generare risposte complesse, argomentazioni e creatività. Le domande chiuse (Closed Ended QA) guidano l’IA verso una risposta più precisa o una scelta di opzioni (Sì/No).
Di seguito, due esempi di prompt sulla piattaforma Regolo, l’Inference as a service di Seeweb. Si può notare come la struttura del prompt influenzi la risposta dell’IA. Attraverso il primo prompt, si chiede in modo generico e senza indicazioni precise di spiegare la differenza tra due tipi di cloud server. La richiesta è aperta e non pone limiti sulla lunghezza o su altri dettagli della risposta. L’IA interpreta questa semplice richiesta come un’occasione per fornire una risposta esaustiva, descrivendo vari aspetti come prestazioni, costi, usi specifici e differenze principali. Utilizza un linguaggio tecnico e formale, fornendo un confronto dettagliato e analitico attraverso termini specifici del cloud computing.
Nel secondo prompt la richiesta si concentra sulla semplicità del linguaggio, chiedendo una spiegazione breve e accessibile a tutti. Per questo motivo, la risposta dell’IA è molto più sintetica e utilizza un linguaggio più informale e metaforico. Per cui, è più colloquiale e intuitiva, facilitando la comprensione a chi non ha conoscenze tecniche.
Il ruolo cruciale del Prompt Engineering nell’ottimizzazione dell’IA generativa
Negli ultimi anni si è diffuso il concetto di Prompt Engineering, una disciplina strettamente correlata all’IA generativa, che studia come formulare richieste precise ed efficaci per ottenere risposte coerenti e accurate. Definendo parametri chiari, il Prompt Engineering consente agli sviluppatori di migliorare l’interazione tra l’IA e gli utenti, ottimizzando la qualità delle risposte e prevenendo eventuali usi impropri, come richieste dannose o difficilmente gestibili. Tuttavia, il suo impatto non si limita a migliorare la qualità delle risposte, in quanto un prompt efficace può anche influenzare il comportamento dell’IA, orientandola verso specifici tipi di risposte.
Quando il Prompt Engineering fa la differenza: l’esperimento di MII-LLM per Seeweb
Un esempio concreto di questa dinamica è fornito da un esperimento condotto dal gruppo di ricerca MII-LLM per conto di Seeweb. I ricercatori hanno dimostrato che i modelli linguistici, teoricamente progettati per essere neutrali, possono esprimere preferenze politiche se sottoposti a determinati prompt. Durante la prima fase dell’esperimento, gli studiosi hanno fornito a un modello linguistico avanzato una serie di prompt mirati, chiedendo nello specifico di creare testi da cui emergessero posizioni politiche differenti, sia moderate che estremiste. L’IA, inizialmente neutrale, ha progressivamente adattato le sue risposte, lasciando emergere inclinazioni politiche in base alla struttura e alla formulazione delle richieste ricevute. Questo evidenzia come un prompt ben calibrato possa spingere il modello a rispondere in un modo piuttosto che in un altro, influenzando il risultato finale. L’esperimento sottolinea il ruolo cruciale del Prompt Engineering non solo nell’ottimizzare la qualità delle risposte, ma anche nel determinare significativamente le interazioni con l’IA. Per questo motivo, non è sufficiente avere a disposizione un modello IA avanzato, poiché bisogna saperlo anche utilizzare nel modo corretto, non trascurando tuttavia l’adozione di un approccio consapevole ed etico.
Se vuoi approfondire l’esperimento condotto da MII-LLM, puoi leggere l’articolo completo cliccando sul seguente link https://blog.seeweb.it/analisi-della-polarizzazione-politica-nei-modelli-linguistici-di-intelligenza-artificiale/.
